설명 가능 인공지능(XAI)
설명 가능한 AI(XAI)는 인간 사용자가 머신 러닝 알고리즘이 생성한 결과와 산출물을 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 프로세스와 방법의 집합입니다.
XAI는 AI 모델, 의도된 영향, 잠재적 편향을 설명하는 데 사용됩니다. 이는 AI 의사결정에서 모델의 정확성, 공정성, 투명성 및 결과를 특성화하는 데 도움이 됩니다. 설명 가능한 AI는 조직이 AI 모델을 생산에 투입할 때 신뢰와 확신을 구축하는 데 매우 중요합니다. AI에 대한 설명 가능성은 조직이 AI 개발에 책임감 있는 접근 방식을 취하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.
AI가 더욱 발전함에 따라 인간은 알고리즘이 어떻게 결과에 도달했는지 이해하고 추적해야 하는 과제에 직면하게 됩니다. 컴퓨팅 과정 전체가 흔히 설명할 수 없는 "블랙박스"라고 불리는 것이 됩니다. 이러한 블랙박스 모델은 데이터로부터 직접 생성됩니다. 더욱이, 알고리즘을 만드는 엔지니어나 데이터 과학자조차도 알고리즘 내부에서 정확히 무슨 일이 일어나는지, 또는 AI 알고리즘이 어떻게 특정 결과에 도달하는지 이해하거나 설명할 수 없습니다.
AI 시스템이 특정 결과를 생성하는 방식을 이해하는 데는 많은 이점이 있습니다. 설명 가능성은 개발자가 시스템이 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 될 수 있으며, 규제 기준을 충족하는 데 필요할 수도 있고, 결정의 영향을 받는 사람들이 결과에 대해 의문을 제기하거나 변경할 수 있도록 하는 데 중요할 수도 있습니다.